XiaoMi-AI文件搜索系统
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原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
autoFac：永久机器人机器
摘要 - 目前缺乏完全自主的capabilies，尤其是在任务知识不完整且最佳的机器人解决方案无法预先设计的情况下。进化机器人技术，人工生活和体现的人工智能的交集提出了一种有希望的范式，用于产生适合在未探索，远程和危险环境中长期适应的多任务问题解决器。为了解决不断发展的机器人系统的自动化，我们提出了完全自主的，体现的人工生活工厂和实验室，该工厂和实验室位于各种环境中，作为多任务解决方案。这种综合的工厂和实验室将是自适应的解决方案设计师，并通过加速的人工进化产生了用途的物理机器人，可以尝试不断发现新任务。这样的任务将是在长期（数十年）内（几天）的任务目标实现的垫脚石。而不是纯粹是投机性的，不必要的技术来实现经验证明这些工厂。目前，尽管没有合适的解决方案，但诸如小行星开采，地形形成，太空和深海勘探等应用中，庞大的科学和企业机会正在等待。所提出的体现的人工生活工厂和实验室，称为：AutoFac，使用由人工进化控制器运行的机器人生产设备，以收集和综合环境信息（来自机器人感觉系统）。autoFac是通才的（可在许多环境中部署），但在这种环境中不断生成专家解决方案 - 永久机器人机器。此类信息与当前的需求和任务目标合并，以创建新的机器人实施例和任务定义，这些定义是环境适应的，并与探索平衡了面向任务的行为。
通过定向释放自然界的生物合成潜力......
引言当前石油资源枯竭和环境问题加剧（如全球变暖）造成的可持续发展危机引起了人们对利用微生物细胞工厂将可再生原料转化为燃料、化学品、药物和材料的兴趣[1,2]。现有的用于开发微生物细胞工厂的代谢工程策略大多涉及使用各种组学工具和/或计算建模工具来识别导致新表型或改良表型的基因靶点，然后进行过表达、下调和敲除这些靶基因等基因操作[3,4]。然而，这种理性的设计策略非常耗时，而且并不总是有效，因为识别用于基因操作的基因靶点需要花费很长时间。
碳会计报告
作为创新的新能源技术的全球领导者，CATL具有零碳基因，并继续加速零碳进程，同时为全球新的能源应用提供一流的解决方案和服务。它旨在建立CATL模型，以追求碳中立性，并为行业甚至整个社区的零碳过渡提供宝贵的CATL经验。在2023年，CATL推出了其“零碳战略”，正式宣布了“到2025年核心运营中碳中立性的目标，到2035年的供应链中碳中立性”。Based on the "Zero-Carbon Strategy" and its corresponding action plans, CATL has formed six "Zero-Carbon" special topics, namely "Zero-Carbon" Design, "Zero-Carbon" Factories, "Zero-Carbon" Supply, "Zero-Carbon" Manufacturing, "Zero-Carbon" Power, and Circular Ecosystem, to comprehensively promote the achievement of the goals.在发行本报告时，CATL拥有九个电池制造基地，这些电池制造基地在2023年对温室气体排放获得了中立，并获得了由第三方认证机构颁发的PAS 2060：2014碳中准认证。
工业环境中交通分类的机器学习
多年来，消费量大大增加了，消费者对产品质量，接收产品和个性化选项的时间有很高的需求。工厂试图通过消除人工劳动力和部署可以更快地生产产品的自动化设备来扩展需求。工厂中的无线通信将通过实现移动性以及减少电缆的重新配置/故障排除并增加工厂资源的利用来帮助实现这一目标。本报告正在调查生产线中是否有可能实现无线无线通信，其中进化的节点B调度程序可以使用基于机器学习的分类模型来优先考虑重要的循环实时和警报数据包。这种新的优先级技术将允许重要的工厂应用程序具有很高的优先级，并确保为重要的数据包提供服务。我们找到了一些有用的应用程序分类模型，用于出厂环境，但证明了最佳模型可能取决于工厂的设置。因此，该报告还介绍了自动深度学习模型构建的想法，从而可以按时间进行改进。
